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近两年有哪些ViT(Vision Transformer)的改进算法？ - 知乎
以下内容主要是汇总了最近ViT变体的相关资源。引言近期在看一些ViT方面的知识，近两年有关ViT的变体，也就是对ViT算法的改进算法层出不穷。在CV领域已经取得了不俗的成果，值得好好研究一番。 Distillation
ViT在小规模的数据集上的准确率是否低于CNN？ - 知乎
江湖传言，ViT需要大量数据才能超过CNN。总所周知，ViT的attention机制难收敛难训练。所以如果没有足够的训练数据，那么ViT就不能得到一个很好的解似乎就是一个合理的推论。但是事实真的如此么？口说无凭，首先调查一下ViT在cifar10上的有监督训练能达到多少。
如何下载VIT预训练模型？ - 知乎
vit_huge_patch14_224_in21k pth模型是Google AI开发的ViT系列模型之一，在ImageNet21K数据集上进行预训练。该模型具有巨大的参数量（180亿个参数），在图像分类、目标检测等任务上表现出卓越的性能。以下是一些下载vit_huge_patch14_224_in21k pth模型的方法： 1
ViT在小规模的数据集上的准确率是否低于CNN？ - 知乎
按照提出ViT、DEiT这些论文的说法，ImageNet-1K都只能算是刚刚够到ViT能正常训练的门槛，让硬件资源不是很充足的实验室很难参与进来。在CIFAR10和CIFAR100这类小数据集上，训练ViT模型，可以说对硬件条件一般的深度学习研究者是很友好的，极大地降低了ViT模型
如何看待Meta（恺明）最新论文ViTDet：只用ViT做backbone（不使用FPN）的检测模型？
如何提升计算效率 ViT采用的全局attention和图像输入大小（HW）的平方成正比，对于检测模型，其输入分辨率往往较大，此时用ViT作为Backbone在计算量和内存消耗上都不容小觑，比如输入为1024 × 1024时，采用ViT-B训练Mask R-CNN单batch就需要消耗∼20–30GB显存。
vit类型的模型能像全卷积模型一样输入任意尺寸图像么? - 知乎
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近两年有哪些ViT(Vision Transformer)的改进算法？ - 知乎
相比之下，ViT的计算复杂度由于自注意力机制而呈二次方增长，这使得它们在应用于高分辨率任务时成本高昂。 4 方法 Vision-LSTM(ViL)的示意图。在ViT之后，首先，将输入图像分割成小块并线性投影。然后，在每个位置向小块添加可学习的向量，产生一系列小块
为什么 ViT 里的 image patch 要设计成不重叠？ - 知乎
毕竟ViT宣扬自己是不使用卷积的纯Transformer架构，设计成重叠patch不就明摆着是卷积吗(这不是自己打自己脸，露馅了)。 2 ViT使用Transformer架构，需要输入序列，把图像切割成不重叠的patch序列比较直观，不会有任何的计算浪费(后续其实有重叠patch的魔改)。 3
为什么vit能用于语义分割？ - 知乎
一般来讲，ViT中由于使用了位置编码，训练和测试需要保持相等的图像分辨率，精度才能稳定。但是位置编码并不是必须的。比如SegFormer中，就去掉了位置编码，取而代之的是Mix-FFN。它在FFN中添加了有zero padding的3x3的卷积，用来引入位置信息。
请问各位大佬，如果想自己从头训练ViT模型应该怎么做？ - 知乎
本例提取了植物幼苗数据集中的部分数据做数据集，数据集共有12种类别，演示如何使用pytorch版本的VIT图像分类模型实现分类任务。通过本文你和学到： 1、如何构建VIT模型？ 2、如何生成数据集？ 3、如何使用Cutout数据增强？ 4、如何使用Mixup数据增强。